新内容
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AI时代的学校：比知识更该教的是实务判断
知识讲解已经是AI的强项。学校应该教学生如何应用实务概念。
AI
没有匹配的结果。
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降低AMOC风险前需要验证什么：关于AI与太空基础设施的思想实验
太空遮阳板能够降低AMOC风险的假说尚未得到证明。本文讨论首先需要观测和验证什么。
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AI 如何帮助问题很多的学生学习
对必须先看到整体结构才能行动的人来说，AI 可以把问题连接到真正的理解和解题练习。
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没有公司靠 AI 赚钱？这个问题问得太早了
AI 还没有深入进入现场工作。
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根据 KAIST 金正浩教授发言重写的七条 AI 宪法草案
电、记忆、寿命、税和复制。如果要让 AI 和人在同等条件下竞争，哪些东西必须被管住？
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复盘互联网泡沫，并比较今天的 AI 泡沫
技术可能是对的，公司却可能是错的。这是互联网泡沫留下的昂贵教训。
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AI 时代的 7 种工作能力：最后差别由 EQ、信任和声誉决定
AI 越能把智能外包出去，越需要那种接下任务就负责到底、让人愿意一起工作的人。
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AI 发展并不算太快：全球变暖、脱发、衰老和月球基地都还没解决
在说 AI 太快之前，先问人类究竟还有哪些问题没有真正解决。连月球基地都还没建出来，我们需要的不是更慢的工具，而是把答案带到现场、安装、运行、修正的能力。